necessidade de pesquisa
As comparações justas e reproduzíveis de algoritmos exigem conjuntos de dados, métricas de avaliação e ambientes experimentais uniformes. O Rankify foi originalmente projetado para resolver esse problema de pesquisa.
prescrição
- Procedimentos experimentais padronizados::
- Carregamento unificado de conjuntos de dados acadêmicos, como o TREC-NEWS
- Teste paralelo de 7 retrievers:
for method in ["bm25","dpr","colbert"]:
Retriever(method).retrieve(docs) - Cálculo automático de 12 indicadores de avaliação (incluindo nDCG@10, MAP, etc.)
- Design escalável::
- Por meio de herança
BaseRetrieverAs classes adicionam novos algoritmos - Conjuntos de dados personalizados dão suporte a dados de pesquisa privados
- Por meio de herança
- Visualização dos resultados::
- Exportar o registro completo no formato JSON
- embutido
plot_metrics()Métodos para gerar gráficos de comparação
valor acadêmico
Em um estudo real do ACL 2023, o uso do Rankify resultou em uma melhoria de 4x na eficiência dos experimentos de comparação algorítmica e uma taxa de variação resultante de <0,5% (em comparação com a implementação manual).
Essa resposta foi extraída do artigoRankify: um kit de ferramentas Python que oferece suporte à recuperação e reordenação de informaçõesO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como comparar efetivamente diferentes algoritmos de busca em pesquisas acadêmicas?
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